1，实现思路 public class HashedDictionary<K, V> implements DictionaryInterface<K, V>,
Serializable { 定义HashedDictionary.java，作为Hash词典的实现，该词典实现了如下功能：①向词典中添加元素 ，②根据查找键从词典中删除元素， ③从词典中获取某
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2024-02-09 21:48:20
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交接项目要给数据字典，项目又是中途接手，本来就没有，设计的又没做。搞个小工具，方便一下。 原理：通过DataSource 来获取数据库和表信息，比sql来得方便而且面向多数据源（起码测试过几种数据库都没有问题）。import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import javax.sql.DataSource;
im
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2022-06-06 15:56:53
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缓存行对齐：对于有些特别敏感的数字，会存在线程高竞争的访问，为了保证不发生伪共享，可是使用缓存行对齐的编程方式。disruptor:
public long p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7 //cathe padding
private volatile cursor = INITIAL_CURSOR_VALUE;
public long p8,p9,p10,p11,p12,p13
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2023-06-28 10:47:43
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# Java缓存字典表
在Java开发中，经常会遇到需要频繁访问一些固定数据的情况，例如国家、地区、性别等字典表。为了提高系统的性能和效率，我们可以使用缓存来存储这些字典表数据，避免每次访问都去查询数据库或者其他外部资源。
## 什么是缓存
缓存是将计算结果临时存储在高速存储器中，以便后续使用时能够快速获取数据。在Java中，我们可以使用各种缓存框架来实现对字典表的缓存操作。
## 使用G
原创
2023-07-19 09:04:33
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# Java数据字典缓存
数据字典是指存储数据信息的集合，它通常包含了数据项的名称、描述、类型、取值范围等信息。在Java开发中，为了提高程序的性能和可维护性，我们经常会使用数据字典来管理一些静态数据。而为了提高数据字典的访问效率，我们可以使用缓存来减少对数据库或其他外部存储的访问次数。
本文将介绍如何在Java中实现数据字典缓存，并提供了一个简单的示例代码。
## 1. 数据字典的缓存设计
原创
2024-01-21 03:25:21
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# Java字典项存缓存
在开发中，我们经常会遇到需要频繁读取字典项数据的情况，例如国家、城市、性别等常用的字典数据。如果每次都从数据库中读取这些数据，会造成不必要的性能损耗。为了提高效率，我们可以将字典项数据存储在缓存中，以减少对数据库的访问次数。
## 缓存的选择
在Java中，我们有多种选择来实现缓存。常见的缓存框架包括Ehcache、Redis、Guava等。其中，Ehcache是一
原创
2023-10-12 08:08:54
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## Java数据字典缓存
### 介绍
在Java开发中，数据字典是指一种将数据值与具体含义进行关联的机制。数据字典可以用于管理各种类型的数据，包括枚举值、配置项、国际化资源等。当应用程序需要频繁访问这些数据时，为了提高性能和可扩展性，我们可以使用数据字典缓存来加速数据访问。
数据字典缓存是一种将数据字典存储在内存中的技术。通过将数据字典缓存在内存中，应用程序可以避免频繁地从数据库或文件系
原创
2023-10-14 15:23:15
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文档分类写文档目的你有没有遇到过开晨会、周会的时候某个问题已经讨论的很清晰。但是几天后或者临近周末的时候再说这个问题的时候，团队中有的童鞋会说:“我不知道，没有说过这个问题或者这个方案”，因此而造成的BB事很伤神费心。为了避免出现问题后的瞎 BB，特需要形成文字记录下来。1)、好记忆不如烂笔头，我们讨论很好的方案，有时候只是灵光一闪，尽快记录下来会留住灵感。2)、追根溯源。口头开会的时候，大家各抒
引入场景：select下拉框每次都要向后台发送请求，性能方面你们都懂，如何优化？ 在数据库设计一个字典表，用于存放常用的下拉框选项内容，项目启动时查询字典表，并把查询结果存入内存，然后下拉框会到内存中找选项内容。 数据不同步问题：可以设置定时任务，刷新缓存即可。 一，要实现的效果描述 在html页面
原创
2021-12-22 11:10:55
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# Java Redis缓存字典码实现方法
## 介绍
本文将教会刚入行的开发者如何使用Java和Redis实现缓存字典码。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
1. 设置Redis连接
2. 创建字典码数据结构
3. 缓存字典码数据
4. 从缓存中读取字典码数据
5. 更新字典码数据
6. 删除字典码数据
以下是整个流程的详细步骤和具体操作。
## 步骤一：设置Redis连接
首先，我们需
原创
2023-12-30 09:03:56
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# Java字典缓存同步Redis科普
## 引言
随着互联网的不断发展，数据量的增长速度呈指数级增长。为了提高数据访问的速度和效率，缓存成为了一种常用的解决方案。Java作为一种流行的编程语言，提供了丰富的数据结构和缓存库，开发人员可以使用Java字典缓存来提高应用程序的性能。然而，为了保持数据的一致性和可靠性，我们需要将缓存与持久化存储同步。本文将介绍如何使用Java字典缓存同步Redis
原创
2023-08-20 11:26:29
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一、缓存 为什么要使用缓存 （一）性能 我们在碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的
SQL，就特别适合将运行结果放入 缓存。这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。 （二）并发 如下图所示，在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。这个时候，就需要使用redis
做一个缓冲操作，让请求先访问到
redis
，而不是直接访
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2023-07-24 16:30:21
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文章目录字典树字典树结构字典树添加、查找、删除操作添加查找删除相关题目单词拆分方法一：字典树+BFS方法二：字典树+DFS方法三：动态规划单词拆分Ⅱ:字典树+DFS添加与搜索单词 DFS单词搜索Ⅱ：字典树+DFS连接词 字典树字典树结构字典树又叫前缀树、Trie树。 字典树是一种树形结构，优点是利用字符串的公共前缀来节约存储空间，减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较。 如图所示，是存入字
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2023-09-01 10:28:10
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# 实现Python字典缓存
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到需要使用缓存来提高程序性能的情况。在Python中，字典是一种非常常用的数据结构，可以用来实现缓存。现在，我将教你如何实现Python字典缓存。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现字典缓存的流程，我们可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
| ---- |
原创
2024-04-01 06:12:27
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redis的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表，而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。 1.哈希表 typedef struct dictht { //哈希表
dictEntry **table; //存放一个数组的地址，数组存放着哈希表节点dictEntry的地址
unsigned long size; //哈希表ta
一、Spring Cache1、简介Spring Cache 是一个非常优秀的缓存组件。自Spring 3.1起，提供了类似于@Transactional注解事务的注解Cache支持，且提供了Cache抽象，方便切换各种底层Cache（如：redis） 使用Spring Cache的好处： 1，提供基本的Cache抽象，方便切换各种底层Cache； 2，通过注解Cache可以实现类似于事务一样，缓
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2023-08-19 23:13:03
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首先，我们根据项目需要设计数据结构，比如map、list，下面是我所用到的数据结构，创建一个缓存工具类。public class cacheUtil {
private static ConcurrentMap<String, List<Map>> IEC_ITEM_DATA= Maps.newConcurrentMap();
public static
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2023-05-24 10:25:48
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排序,就是将一串数组（一个列表）中的元素（整数，数字，字符串等）按某种顺序（增大，减小，字典顺序等）重新排列。下面介绍几种排序1.冒泡排序定义:冒泡排序就是从第一个元素开始,遍历数组,拿相邻的两个元素比较大小,大的排后面,小的移动到前面,通过一轮,得到最后的元素是最大的数.所以,这就需要到双层循环.外层循环控制排序轮数,内层循环用来比较相邻两个元素的大小.例子1使用冒泡排序排列班级的5个学生的成绩
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2024-10-22 09:48:37
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一：概述Redis 源码版本为3.0.0. - 字典在 Redis 中应用广泛，数据库/哈希表一种方式 底层使用字典实现。 二：字典的基础结构- 概述 - Redis 字典使用哈希表作为底层实现。一个哈希表中会有多个哈希节点，而每个哈希节点保存了一个键值对。- 基本结构 - - 哈希表节点(dict.h/dictEntry) - dictEnt
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2024-03-05 14:17:25
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哈希表结构定义dict.h/dictht /*
* 哈希表
*
* 每个字典都使用两个哈希表，从而实现渐进式 rehash 。
*/
typedef struct dictht {
// 哈希表数组
dictEntry **table;
// 哈希表大小
unsigned long size;
// 哈希表大小掩码，用于计算索引值
